认知车载网中感知数据篡改攻击及防御方法研究

发布时间：2025-05-29 02:42

　　随着智能交通和无人驾驶技术的出现,车载网中频谱资源短缺问题日益突出。认知无线电技术可以伺机发现并利用空闲频谱,因此被引入到车载自组织网络中,产生了认知车载网。频谱感知是发现和接入空闲频段的基础,分布式认知车载网频谱感知过程主要依赖邻居节点之间感知数据的交互来获得统一感知结果,准确的感知数据是在不干扰主用户前提下进行频谱资源再利用的重要保障。攻击者可以通过篡改频谱感知数据影响频谱的决策与分配,达到独占资源或干扰其他用户的目的。现有的分布式网络频谱感知过程中,对频谱感知数据篡改攻击的研究很少考虑攻击者的移动性,同时,主要利用邻居节点的历史数据对异常数据进行检测,这并不适用于动态拓扑的认知车载网。作为认知车载网的重要特征,节点高速移动性能够导致网络拓扑快速变化和网络割裂问题。在分布式认知车载网频谱感知过程中,节点高速移动性造成邻居节点集合的变化对频谱感知算法的数据融合结果和收敛时间都有影响,也为感知数据篡改攻击者提供了更多的攻击机会;同时,基于邻居节点历史数据的防御方案会因为邻居节点集合的快速变化出现严重的性能问题。节点的高速移动性使得认知车载网面临诸多挑战。本文针对分布式认知车载网,分析了网...

【文章页数】：79 页

【学位级别】：硕士

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摘要
ABSTRACT
符号对照表
缩略语对照表
第一章 绪论
    1.1 研究背景与意义
    1.2 研究现状
    1.3 论文主要内容与行文结构
        1.3.1 论文主要内容
        1.3.2 本文行文结构
第二章 相关技术概述
    2.1 认知车载网工作流程
    2.2 认知车载网核心技术
    2.3 认知车载网网络架构
    2.4 认知车载网常见安全问题与研究现状
    2.5 本章小结
第三章 认知车载网动态性分析
    3.1 认知车载网络场景
    3.2 邻居节点变化情况分析
    3.3 影响因素分析与拟合
        3.3.1 影响因素分析
        3.3.2 影响因素拟合
    3.4 本章小结
第四章 基于车辆速度调整的SSDF攻击
    4.1 能量检测技术
    4.2 分布式频谱感知算法
    4.3 CVN中分布式频谱感知算法性能分析
    4.4 基于车辆速度调整的SSDF攻击
        4.4.1 攻击模型
        4.4.2 速度调整算法
    4.5 基于车辆速度调整的SSDF攻击效果分析
        4.5.1 合谋攻击效率分析
        4.5.2 基于历史数据防御方案性能分析
    4.6 本章小结
第五章 基于车辆速度调整的SSDF攻击防御方法
    5.1 SSDF攻击防御方法
    5.2 SSDF攻击防御方法分析
    5.3 本章小结
第六章 总结与展望
    6.1 工作总结
    6.2 研究展望
参考文献
致谢
作者简介



本文编号：4048596